ERROR MEDIO CUADRATICO

ERROR MEDIO CUADRATICO
Definición
Una forma simple de pensar en el MSE es considerándolocomo un criterio para seleccionar un estimador apropiado: en los modelos estadísticos los modeladores deben elegir entre varios estimadores potenciales. En términosprácticos, el MSE equivale a la suma de la varianza y la desviación al cuadrado del estimador. Un estimador es usado para deducir el valor de un parámetro desconocidoen un modelo estadístico. La desviación es la diferencia entre el valor esperado del estimador y el valor real del parámetro que se quiere estimar.
Uso
En elmodelado estadístico, el MSE es usado para determinar la medida en la que el modelo no se ajusta a la información, o si el quitar ciertos términos puede simplificar elmodelo de maneras benéficas. El MSE proporciona una forma para elegir el mejor estimador: un MSE mínimo a menudo, pero no siempre, indica una variación mínima, y por lotanto indica un buen estimador. Al calcular la raíz cuadrada del MSE se obtiene la raíz cuadrada de la desviación media, que es una buena medida de precisión y tambiénes conocida como la media cuadrática.
Interpretación
Tener un error cuadrático medio de cero (0) es ideal pero no es posible en la mayoría de las situaciones. UnMSE de 0 significa que el estimador predice las observaciones con una precisión perfecta.
Crítica
El MSE coloca más peso en los errores grandes que en los pequeños(como resultado de elevar al cuadrado cada término), y por lo tanto enfatiza datos atípicos de maneras inconsistentes con la mediana de los datos de la muestra.